Resumu la artikolon:  Laŭ la evoluteorio de Darvino, vivo povas evolui tra procezo de "natura selektado", kie certaj trajtoj iĝas pli aŭ malpli oftaj en bestoj laŭ sia utilo. Kaj nun esploristoj komencas imiti tiun procezon en robotoj por fari kompleksajn laborojn. La esplorado implicas similan procezon de selektado sed sur pli granda kaj pli rapida skalo, permesante al artefaritaj cerboj elekti la plej valorajn trajtojn kaj daŭre evoluigi. Esplorado farita de teamo de la Ŝtata Universitato de Miĉigano uzis genetikajn algoritmojn por modeligi grandan populacion de robotoj (bildo montrita). Al tiuj oni petis plenumi taskojn, kiel ekzemple trovi la eliron al labirinto. Tiuj, kiuj plej bone plenumis la taskon, simulis " idojn ", kreante pli bonan cerbon. La esplorado, gvidata de komputila biologo D-ro Chris Adami de la Ŝtata Universitato de Miĉigano, implikas uzadon de genetikaj algoritmoj por modeligi grandan populacion de robotoj "cerboj" laborantaj pri tasko. Ekzemple, ni povus trovi eliron el la labirinto. La cerboj, kiuj plej bone plenumis la taskon, havis la plej grandan nombron da simulaj " idoj ", kio signifas, ke la plej inteligentaj robotoj multobliĝis. La esploristoj uzis genetikajn algoritmojn konstruitajn post miloj kaj kelkfoje centmiloj da generacioj, kaj poste ili elŝutis la pluvivajn cerbojn en robotojn, kiuj tiam plenumis la taskojn. Unu el la plej malfacilaj taskoj, pri kiuj la robotoj de la teamo laboris, estis memori kaj eltrovi, per kiuj ordoj ili forlasis ĉambron. La robotoj estis poste petitaj reveni en la ĉambron, aŭ en la sama sinsekvo en kiu ili foriris, aŭ en la inversa sinsekvo. "Tio estas malfacila, ĉar la robotoj devas identigi unu la alian", diris d-ro Adami. En decembro 2014, sciencistoj imitis evoluon en la laboratorio por la unua fojo uzante petrolojn. La esploristoj malantaŭ la studo asertas ke ilia laboro pruvas ke ne-biologia sistemo kunmetita de kemiaĵoj povas esti evoluigita. La malkovro reprezentas gravan paŝon al la kreado de sinteza vivo, kiu povas...
La esploro estis farita de teamo de la Ŝtata Universitato de Miĉigano. Ili uzis genetikajn algoritmojn por modeligi grandan nombron da robotoj. Tiuj estis petitaj plenumi taskojn, kiel ekzemple trovi la eliron al labirinto. Tiuj, kiuj plej bone elfaris la taskon simulis 'posteniĝon' kaj multobliĝis. Tiel ili povas lerni pli kaj pli bone plenumi taskojn. Ĝi imitas la teorion de Charles Darwin pri natura selektado.